通过对图像的小波变换系数进行阈值操作, 可有效降低噪声, 但还是保留一些噪声。Wiener 滤波是一种线性滤波方法,
用小波阈值方法结合Wiener 滤波, 可进一步对图像噪声进行降噪。实验结果表明小波阈值Wiener 滤波方法是一种有效的图
像降噪方法, 其在图像恢复上和人眼视觉上都优于小波阈值方法
【图像降噪与小波变换】
图像降噪是图像处理中的关键技术，旨在提升图像的信噪比，以便更好地突出图像的重要特征。噪声通常会干扰图像的细节，降低分辨率，影响后续的处理步骤，比如图像二值化和特征提取。小波图像降噪作为一种重要的降噪算法，利用了噪声与信号在频域分布的不同特性。信号主要集中在低频区域，而噪声往往分布在高频区域。
小波变换是一种多分辨率分析方法，具备时间和频率的局部特性。它能够根据信号频率的变化自适应地提取信息。二维小波变换可以将图像表示为多个尺度和频率的组合，通过选择不同的阈值，能够在小波分解的各个层次上有效地消除噪声。离散小波变换（DWT）是实际应用中常用的实现方式，通过Mallat算法，可以快速计算图像的小波系数，提高运算效率。
小波变换的输出通常包括四个子带：LL、HL、LH和HH。LL子带包含的是低频信息，基本保持着原始图像的内容；HL和LH子带分别捕获图像水平和垂直方向的高频边缘信息；HH子带则反映了对角线方向的高频信息。图像的噪声主要存在于高频子带，因此，通过在这些子带上应用阈值处理，可以有效地去除噪声。
然而，单纯的小波阈值处理可能无法完全去除噪声，此时可以结合Wiener滤波器进行进一步降噪。Wiener滤波是一种线性滤波方法，适用于信噪比较高的情况。在小波降噪后应用Wiener滤波，可以改善图像恢复的质量，并在保护图像细节方面取得较好的平衡。
实验结果表明，小波阈值与Wiener滤波相结合的方法在图像恢复的视觉效果和客观评价指标上均优于单独使用小波阈值的方法。这种方法结合了两种降噪策略的优点，既能有效地抑制噪声，又能尽可能地保留图像的细节信息，对于提高图像质量有着显著的效果。
总结来说，基于小波的图像降噪方法是通过小波变换对图像进行多尺度分析，然后在高频子带应用阈值处理来去除噪声。当与Wiener滤波结合使用时，该方法能进一步提升降噪性能，尤其在保护图像细节的同时提高图像的信噪比，对于图像处理领域具有重要的实践意义。
